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来自语音识别的人工智能给我们带来了什么
（文章来源：未来科技视角） 随着技术的发展，语音识别越来越渗透到我们的日常生活中，包括亚马逊的Alexa、Apple的Siri、Microsoft的Corana或Google的许多语音响
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白领阶级也会受到人工智能时代的冲击吗
虽然机器人的崛起，在美国破坏了蓝领阶级的工作和卡车运输，但是（人工智能）AI和机器学习似乎也准备好深刻改变美国东西两岸的超级巨星城市的白领工作。也就是说，随着AI的崛起，没有任何工作场所能够幸免
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哪一些技术和物联网一样值得被期待
制造商能否看透最新的技术进展，找到关键性的应用场景。有时候，即使是新兴的技术也有可能在错误的时候被推向市场，比如一阵火爆之后又“退烧”的VR AR。但只要某种技术能够在业内站稳脚跟，那就有可能彻
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人工智能技术将改变未来的移动支付领域
（文章来源：教育新闻网） 人工智能，机器学习和AR / VR等颠覆性技术逐渐稳定地在世界范围内扩展。在打开所有的帷幕之后，Siri和Alexa成功地克服了我们的私人助理。由于我们的手机倾
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调查发现并非所有的人工智能都是平等的
（文章来源：教育新闻网） 对于希望利用最新，最有效的防御措施来对抗日益残酷的网络对手的CISO而言，实施人工智能和机器学习解决方案的感觉就像是犯罪现场的证据被黑光照亮的时刻。突然，隐藏犯
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AWS张侠：把机器学习能力交到每一位构建者手中
4月24日消息，在昨天举办的AWS INNOVATE 2020 在线技术大会上，AWS首席云计算企业战略顾问张侠发表主题演讲，针对当前火热的企业数字化转型，分享了AWS在数据库、数据分析、人工智能和机
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关于人工智能正在修炼的三大技术
（文章来源：人工智能网） 人工智能自1956年Dartmouth学会上提出，在经历一个又一个寒冬之后，如今真正登上了人类舞台。当下，不论是计算机视觉、自然语言处理还是安全监控以及智能驾驶
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物联网要想智能化需要依靠什么
物联网（Internet of Thing， IoT）广义定义是万物皆可连接到网络，并可互相沟通或交换信息，以达到某种便利人类生活的目的。先前的文章介绍到设备管理平台为止，它一直聚焦在通过一个中
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对于2020年的物联网你有什么期待
2019年，物联网被广泛采用。越来越多的家庭配备了智能设备，而企业也开始意识到物联网设备收集的数据可以为他们的利润带来好处。 在2017年，Gartner预测到2020年将会有204亿台
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AI的主战场在哪里
我只是觉得这一波已经接近尾声——如果不是已经过了尾声——的精实新创浪潮下，太多投资人和创业家口中念念有词的、关于软件新创的论点不过是一堆狗屁。比这些关于软件新创的狗屁更狗屁的，是毫无根据就把硬件
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物联网危险状况怎样做可以降低
利用AI和机器学习，可在部署到实体机器之前判断进行更改时会发生什么情况。Essentra Components 导盲犬经严格训练来服从主人命令，但其训练过程包括称为“聪明的不服从”（In
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机器人可以学会什么本领
机器学习已是现在进行式，当其发展成人工智能 AI，终究会对我们造成影响，但机器到底能学会什么？ 机器能学会什么？ 机器人（Robot）行动笨拙，除了制造业的专用机器手臂，机器人的
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消费型物联网的秘密武器是什么
现今，物联网设备无处不在，不像以往一样让人一看到就觉得惊奇。全世界正在使用的物联网设备共有大约64亿件，其中包括工业和家庭使用的各种装置。在我们开始深入探讨消费型物联网之前，你可以先想想看以下这
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物联网在医疗上的应用形式有哪一些
随着数字健康解决方案逐渐成为主流，我们正朝着全新的患者治疗、健康监测和健康管理时代迈进。 如今，创新的医疗保健解决方案正在医疗机构中被广泛引入，使医疗保健工作人员能够降低成本、改善患者治
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人工智能和机器学习能够提升员工的工作效率
（文章来源：教育新闻网） 例如，如果图像集合显示了厨房中许多女性的例子，则使用该图像数据集训练的算法将在女性和厨房之间形成关联，并可以在其假设和决策中再现这种关联。 人们仍然可以
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企业距离真正的AI还有多远的距离
人工智能现在已深入人心，我们日常的吃、穿、住、行产品，经常出现AI科技的身影。然而AI真的存在于我们的生活中吗？ 在过去的几年中，各种企业都开始使用他们所谓的“人工智能”。一项国际调查显
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人工智能拿癌症有办法吗
人工智能是计算机科学的一个分支，其致力于执行通常需要人脑才能完成的任务。人工智能领域的一个主要分支是机器学习，计算机通过分析数据来学习并执行任务，而不需要来自人类的特定编程指令——也就是说，计算
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人工智能已成社会的一部分 但目前量化人工智能的价值还有困难
2019 年无疑是忙碌的一年。人工智能的进步和新闻频频登上头条新闻，让我们的生活充满了敬畏和自豪的时刻，但一些其他时刻充却斥着一种恼人的想法，那就是这项技术让人们发现，我们的社会并没有准备好迎接
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人工智能涉及的领域有多广
从专业学科的角度来看，人工智能涉及到哲学、数学、计算机、控制学、经济学、神经学和语言学等学科，所以人工智能是一个非常典型的交叉学科，不仅知识量比较大，学习难度也相对比较高。虽然人工智能领域经过了
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AI技术可不可以获得整体上的胜利
首先，AI技术的发展确实能够在一定程度上辅助科研人员的创新活动，但是要想让人类整体的科技水平获得突破，并不是一件容易的事情，这涉及到基础学科能否取得突破，同时对于科研环境也有相应的要求。
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